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Enregistrement W6974542221 · doi:10.58094/xt5h-b241

Around the World, Many People Are Leaving Their Childhood Religions

2025· report· en· W6974542221 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevuePew Research Center · 2025
Typereport
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueReligion, Spirituality, and Psychology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesJohn Templeton Foundation
Mots-clésLatin AmericansIslamPhoneTelephone surveyVariety (cybernetics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pew Research Center conducted this analysis to examine rates of religious switching in 36 countries across the Asia-Pacific region, Europe, Latin America, the Middle East-North Africa region, North America and sub-Saharan Africa. The countries have a variety of historically predominant religions, including Buddhism, Christianity, Hinduism, Islam and Judaism. Among the main findings is that, in many countries around the world, a fifth or more of all adults have left the religious group in which they were raised. Additionally, most of the switching comes from disaffiliation – or people leaving the religion of their childhood and no longer identifying with any religion. For non-U.S. data, this analysis draws on nationally representative surveys of 41,503 adults conducted from Jan. 5 to May 22, 2024. All interviews were conducted over the phone with adults in Canada, France, Germany, Greece, Italy, Japan, Malaysia, the Netherlands, Singapore, South Korea, Spain, Sweden and the United Kingdom. Interviews were conducted face-to-face in Argentina, Bangladesh, Brazil, Chile, Colombia, Ghana, Hungary, India, Indonesia, Israel, Kenya, Mexico, Nigeria, Peru, the Philippines, Poland, South Africa, Sri Lanka, Thailand, Tunisia and Turkey. In Australia, we used a mixed-mode probability-based online panel. For the United States, data comes from the 2023-2024 Religious Landscape Study (RLS). The new RLS was conducted in English and Spanish from July 17, 2023, to March 4, 2024, among a nationally representative sample of 36,908 U.S. adults. Respondents had the option of completing the survey online, on paper, or by calling a toll-free number and completing the survey by telephone with an interviewer. The RLS was made possible by The Pew Charitable Trusts, which received support from the Lilly Endowment Inc., Templeton Religion Trust, The Arthur Vining Davis Foundations and the M.J. Murdock Charitable Trust. This analysis was produced by Pew Research Center as part of the Pew-Templeton Global Religious Futures project, which analyzes religious change and its impact on societies around the world. Funding for the Global Religious Futures project comes from The Pew Charitable Trusts and the John Templeton Foundation (grant 63095). This publication does not necessarily reflect the views of the John Templeton Foundation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,127
Tête enseignante GPT0,462
Écart entre enseignants0,335 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2025
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